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kde(kernel density estimation)是核密度估计。核的作用是根据离散采样，估计连续密度分布。
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如果原始采样是《阴阳师》里的式神，那么kernel（核函数）就相当于御魂。
假设现在有一系列离散变量X = [4, 5, 5, 6, 12, 14, 15, 15, 16, 17],可见5和15的概率密度应该要高一些，但具体有多高呢？有没有三四层楼那么高，有没有华莱士高？如果要估计的是没有出现过的3呢？这就要自己判断了。
核函数就是给空间的每个离散点都套上一个连续分布。最简单的核函数是Parzen窗，类似一个方波：
这时候单个离散点就可以变成区间，空间或者高维空间下的超立方，实质上是进行了升维。
设h=4，则3的概率密度为：
(只有4对应的核函数为1，其他皆为0)
kernel是非负实值对称可积函数，表示为K，且一本满足：
这样才能保证cdf仍为1。
实际上应用最多的是高斯核函数(Gaussian Kernel)，也就是标准正态分布。所谓核密度估计就是把所有离散点的核函数加起来，得到整体的概率密度分布。核密度估计在很多机器学习算法中都有应用，比如K近邻、K平均等。
在支持向量机里，也有“核”的概念，同样也是给数据升维，最常用的还是高斯核函数，也叫径向基函数(Radial Basis Funtion)。
seaborn.kdeplot内置了多种kerne，总有一款适合你。
第一步，打开python语言命令窗口，声明一个函数print_color，调用range遍历，打印星号，如下图所示：
第二步，接着调用第一步中的函数，然后查看打印结果，可以发现生成一个三角形，如下图所示：
第三步，再次定义一个函数four_tu，利用循环生成星号，注意查看函数生成的图形。
第四步，调用上述步骤中定义的函数，然后查看打印图形组合的形状。
第五步，如果在定义的函数内，多次调用print()方法打印星号，会是什么样的结果呢。
第六步，在后续步骤中，调用函数打印结果，可以发现生成一个不规则的图形。
这个和用不用python没啥关系，是数据来源的问题。 调用淘宝API，使用 api相关接口获得你想要的内容，我 记得api中有相关的接口，你可以看一下接口的说明。 用python做爬虫来进行页面数据的获龋。
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